2025年7月21日，一家名为Manus的中国初创企业推出了一项突破性的数据可视化功能，承诺用户只需上传杂乱的CSV文件，等待两分钟，就能获得可直接用于董事会演示的交互式图表。这项技术直击企业数据分析中的”最后一公里”问题——调查显示，58%的财务领导者仍主要依赖Excel处理月度KPI，而约90%的组织存在电子表格依赖症。
Manus的核心功能是通过自然语言指令自动完成数据清洗、选择合适可视化语法并生成可导出的PNG图表。与ChatGPT高级数据分析功能相比，Manus在数据处理准确性上展现出明显优势：
性能对比测试（基于11.3万行电商数据）：
- 处理干净数据：
Manus耗时1分46秒，趋势正确但数字有误
ChatGPT仅用57秒，但可视化结果错误 - 处理含5%错误数据（包括空值、混合格式日期和重复项）：
Manus耗时3分53秒，成功解析日期不一致并处理空值
ChatGPT59秒完成，但因未自动清理格式导致可视化失真
深度测试显示，Manus表现得像谨慎的初级分析师，自动整理数据后才开始制图；而ChatGPT则像追求速度的程序员，优先快速输出而非数据质量。但两者都存在”高管就绪度”不足的问题——生成的图表普遍存在标签重叠、刻度不当、网格线缺失等缺陷，需要额外提示才能达到演示标准。
企业应用面临的核心挑战是透明度危机。Manus最大的问题是从不展示数据清洗步骤，使审计人员无法确认异常值的处理方式。相比之下，ChatGPT等工具虽然会显示Python代码，但对非技术用户仍不友好。目前更成熟的解决方案来自数据仓库原生AI工具：
主流平台进展：
- Google BigQuery中的Gemini（2024年8月正式发布）：支持实时表SQL查询和内联可视化
- Microsoft Fabric中的Copilot（2024年5月推出）：直接在Lakehouse数据集创建可视化
- GoodData AI助手（2025年6月发布）：遵循现有语义模型提供自然语言查询
这些方案完全避免了CSV导出，保留了完整的数据沿袭并利用现有安全模型。而Manus目前仍存在三大企业级应用障碍：仅支持文件上传缺乏实时数据连接、完全缺失审计追踪、导出选项仅限于PNG格式。
最终结论：
- 对中小型企业：Manus能有效处理临时性CSV分析，将处理时间从数小时缩短至分钟级
- 对受监管企业：应等待能与治理数据湖直接集成的仓库原生AI工具
- 核心矛盾：美观的图表与不可审计的数据转换之间的鸿沟，在AI无法提供严格审计追踪前，Excel仍将是季度汇报的主力工具
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/zhong-guo-chu-chuang-qi-ye-manus-tiao-zhan-chatgpt-shu-ju
